El 20 de octubre, SenseTime publicó como código abierto un marco de inteligencia encarnada llamado SenseNova-RoboRSI. Su principal atractivo, en una frase: reduce el costo de completar tareas a 1/50 del de GPT-6-Astra.
Primero, veamos qué evaluó: SenseTime hizo pruebas sistemáticas con GPT-6-Astra en 12 evaluaciones simuladas y 8 modelos de robot. El resultado es muy interesante: en RoboDojo, 9 tareas habían fallado en los 5 intentos. Sin volver a entrenarlo, solo permitieron que siguiera interactuando y elevaron 10 veces el límite de pasos; entonces, completó con éxito las 5 pruebas. Algunas cosas que «no podía hacer» quizá se debían a que pulsábamos el botón de detener demasiado pronto.
Pero esperar indefinidamente sale caro: apilar cuencos tardó una media de unos 131 minutos y costó aproximadamente 19 dólares en inferencia; meter un bolígrafo en un portalápices llevó una media de 263 minutos y unos 55 dólares. Es evidente que todavía estamos lejos de poder usar estos robots en la vida cotidiana.
El modelo abierto SenseNova-RoboRSI-27B-Preview incorpora en sus parámetros la experiencia encarnada validada: una tasa de éxito del 20,83 % en las tareas de RoboDojo, más de 90 puntos en LIBERO-Pro, una mejora del 26,0 % al 46,5 % en RoboCasa365 y una reducción del 73 % en el consumo de tokens.
Mi conclusión: el cuello de botella de la inteligencia encarnada ya no es «si puede hacerlo», sino «cuánto cuesta y cuánto tarda cada intento». El valor de esta iniciativa de SenseTime no está en la puntuación de las clasificaciones, sino en permitir que la comunidad repita las pruebas y compare resultados. Pasar de perseguir puntuaciones a optimizar costos y fiabilidad: esa es la dirección correcta para que la inteligencia encarnada llegue a ser práctica.
#AI前沿
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Primero, veamos qué evaluó: SenseTime hizo pruebas sistemáticas con GPT-6-Astra en 12 evaluaciones simuladas y 8 modelos de robot. El resultado es muy interesante: en RoboDojo, 9 tareas habían fallado en los 5 intentos. Sin volver a entrenarlo, solo permitieron que siguiera interactuando y elevaron 10 veces el límite de pasos; entonces, completó con éxito las 5 pruebas. Algunas cosas que «no podía hacer» quizá se debían a que pulsábamos el botón de detener demasiado pronto.
Pero esperar indefinidamente sale caro: apilar cuencos tardó una media de unos 131 minutos y costó aproximadamente 19 dólares en inferencia; meter un bolígrafo en un portalápices llevó una media de 263 minutos y unos 55 dólares. Es evidente que todavía estamos lejos de poder usar estos robots en la vida cotidiana.
El modelo abierto SenseNova-RoboRSI-27B-Preview incorpora en sus parámetros la experiencia encarnada validada: una tasa de éxito del 20,83 % en las tareas de RoboDojo, más de 90 puntos en LIBERO-Pro, una mejora del 26,0 % al 46,5 % en RoboCasa365 y una reducción del 73 % en el consumo de tokens.
Mi conclusión: el cuello de botella de la inteligencia encarnada ya no es «si puede hacerlo», sino «cuánto cuesta y cuánto tarda cada intento». El valor de esta iniciativa de SenseTime no está en la puntuación de las clasificaciones, sino en permitir que la comunidad repita las pruebas y compare resultados. Pasar de perseguir puntuaciones a optimizar costos y fiabilidad: esa es la dirección correcta para que la inteligencia encarnada llegue a ser práctica.
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